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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利基于图选择性状态空间模型的桥梁群服役性态时空关联预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119740487B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411929620.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于图选择性状态空间模型的桥梁群服役性态时空关联预测方法是由徐阳;林承隆;鲍跃全;李惠设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图选择性状态空间模型的桥梁群服役性态时空关联预测方法在说明书摘要公布了：本发明提出基于图选择性状态空间模型的桥梁群服役性态时空关联预测方法。该方法针对区域桥梁群服役性态预测任务，构建桥梁群环境作用和交通流量的服役性态数据集，建立服役性态时空关联预测的图选择性状态空间模型，设计时空图卷积模块学习时空关联性，构建图选择性状态空间模块学习时空演化特性，基于梯度下降误差反向传播训练桥梁群服役性态时空关联预测模型，训练完成后，采用训练好的模型对桥梁群环境作用和交通流进行时空关联预测。通过对不同复杂度服役性态数据的时空特征分解和融合，更好地适配多类型、多尺度、多粒度桥梁群服役性态时空数据的处理需求，提升方法通用性和预测效能。

本发明授权基于图选择性状态空间模型的桥梁群服役性态时空关联预测方法在权利要求书中公布了：1.基于图选择性状态空间模型的桥梁群服役性态时空关联预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤一：确定所研究的桥梁群任务对象，建立考虑城市区域环境作用和交通流的桥梁群图结构模型； 步骤二：基于桥梁群服役性态多源感知数据设计时空图预测任务，构建对应的输入输出数据集；将桥梁群服役性态预测任务设计为以温度、湿度、风速、风向和腐蚀离子浓度环境作用变量和交通流量的历史监测数据为输入，预测未来桥梁群环境作用和交通流量为输出；将多类型、多尺度、多粒度的桥梁群服役性态多源感知数据集嵌入表示为其中N为桥梁数量，T为输入数据时间步长，D为特征维度；对应的输出数据集嵌入表示为其中Tp为所预测的输出数据时间步长； 步骤三：建立桥梁群服役性态时空关联预测的图选择性状态空间模型；桥梁群服役性态时空关联预测的图选择性状态空间模型包括两个模块：时空图卷积模块和图选择性状态空间模块，时空图卷积模块用于学习桥梁群服役性态的时空关联性，图选择性状态空间模块用于学习桥梁群服役性态的时空演化特性，两个模块的输出加权融合后经过全连接层输出最终预测结果； 步骤四：基于梯度下降误差反向传播训练图选择性状态空间模型，采用训练好的模型对桥梁群环境作用和交通流量进行时空关联预测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。